CSCW技术在装备远程维修支持信息系统中的应用

CSCW技术的应用领域非常广泛,就CSCW的系统模型、体系结构进行了探讨,并在此基础上对CSCW技术在装备远程维修支持信息系统中的应用进行了研究。     

"黑箱”子网络单子网络故障的在线诊断

故障在线诊分析了测试点电压增量与故障子网络空间的关系,提出了将测试点电压增量投影到子网络空间定位故障子网络的方法.该方法仅需一次测试结果,且不依赖于子网络内的结构和参数,故可用于"黑箱”子网络的故障诊断.     

基于非独立测试的诊断策略优化生成

诊断策略优化设计是测试性设计中的一项重要内容.实际中的测试彼此间并非独立,即测试费用依赖于测试的先后顺序,针对这一问题,提出将测试划分成不同的测试模式,规定当一个测试序列中存在模式变换时必须考虑附加的转换费用.建立了同时考虑测试费用和模式转换费用启发式评估函数,并基于该启发式评估函数设计了近似最优的搜索算法,应用案例验证了本算法.试验表明该方法有效地解决了非独立测试的诊断策略优化生成问题.     

态势估计中的二维模糊空间知识处理

空间推理是态势估计中的一个重要组成部分。针对海战态势估计的要求,建立了模糊确定性下二维空间点、区域,以及几种对态势估计中常用的空间关系的数学模型和用来确定空间关系的计算方法。     

C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系.对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果.     

加权模糊Petri网的推理算法研究

将加权模糊Petri网与矩阵运算相结合，提出了一种推理算法，实现知识的推理运用。该算法利用了加权模糊Petri网的并行处理能力，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分考虑了多种约束条件，具有简单、高效、易于实现等优点，适合大型复杂加权模糊Petri网的推理计算。最后以实例对算法进行了验证。     

不确定性推理方法研究

对3种最常用的不确定性推理方法进行了分析和评述:概率推理、D-S证据推理和模糊推理。分别针对不同类型的不确定性。概率推理针对的是"事件发生与否不确定"这样的不确定性。D-S证据推理针对的是"分不清"或"不知道"这样的不确定性。模糊推理则是针对概念内涵或外延不清晰这样的不确定性。概率推理的理论体系是严密的,但其推理结果有赖可信的先验概率和条件概率。D-S证据推理是不可信的,但在一定条件下可以转化为概率推理问题来处理。模糊推理是一种很有发展潜力的推理方法,主要问题是推理规则需要具体设计,且设计好坏决定推理结果。     

银光集团仪表工“按图索骥”查故障

<正>近期,中国兵器工业北化集团甘肃银光化学工业集团有限公司聚银公司仪表理化修检中心员工们拿到了单位自遍的《DCS系统常见故障处理实例》汇编本。员工们照着汇编本"按图索骥",诊断工作中的故障有了帮手。去年以来,仪表理化修检中心为提升对TDI生产线的仪表维护能力,系统梳理了仪表维护中存在的部分仪表使用年限长、新入厂员工缺乏维修维护经验等问题。他们成立技术、管理及一线员工"三结合"精益改善小组,实地调研、     

融合锚节点和三元关系向量的军事知识图谱表示学习

知识图谱是一种用于表示和推理知识的图结构,对于军事领域的决策支持和智能化应用具有重要意义。现有的军事知识图谱多面临着大量三元组缺失的问题,对辅助决策任务造成极大的影响。为此,提出一种融合锚节点和三元关系向量的军事知识图谱表示学习模型。通过NodePiece构建固定大小的锚节点词汇表,以实现对任何实体的引导性编码和嵌入;利用TripleRE综合关系向量的投影与平移特征表示,实现对实体间语义相似度和关系强度的深层捕捉。实验结果表明,该方法在军事知识图谱单跳推理任务上取得了优异的性能,证明其有效性和可行性。     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。